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來源: 發布時間:2022-09-27

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零售商向客戶提供一組產品時,針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外,該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業并且存在非常多種顯性和隱性的形式:優惠券,店鋪級價格分區,和折扣都是價格差異的例子。價格區分與通過數量折扣來提升銷售是相關的。動態定價能用價格差異的原則和模型來增量的調整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式,但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰性問題。一般而言,這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區隔機制: 店鋪區域:連鎖零售商店一般都位于不同的社區內,這些社區具有不同的平均家庭收入、平均家庭規模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區域設置不同的價格。 包裝大小:諸如軟飲料或化妝品之類的消費品(FMCG)具有較高的周轉率,消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產品或者儲存大量的產品,這種權衡也受到諸如家庭規模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創建區隔,并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一(BOGO)優惠也與此機制有關。 促銷活動:客戶可以根據他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域,在該領域季節性促銷是主要的營銷機制之一。安全可靠:只做技術服務,所有數據結果將在分析完畢后定時清理。制造業數據分析怎么用

數據挖掘從未如此簡單。線上數據分析類型

數據挖掘 (Data Mining)又稱數據庫的知識發現(Knowledge Discovery in Databases,KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中,提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展,使得各個行業的數據以“”式的速度增長,傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作,對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢?我們陷入了“被信息所淹沒,卻饑渴于知識”的困境,數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。 線上數據分析類型

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